Pattern Recognition / Rodrigo Dias Arnaut
1/38
System Solution Description
Part 1 (aprendizado supervisionado e classificação)
a) Classificador Linear (Considere o problema linearmente separável)
1. Descrição resumida do problema:
• Escreva um programa que treine um classificador LMS e classifiquem vetores
de teste. O Problema possui 75 amostras com 4 características e 1 vetor
indicando o tipo da classe.
• Compare os resultados.
• Faça um programa geral para o classificador linear.
• Utilize o Algoritmo LMS.
2. Descrição detalhada da solução (incluindo algoritmos):
Para este problema foi desenvolvido um projeto de software para treinamento de
classes utilizando algoritmo LMS.
Como referência, seguiu-se o algoritmo 10 do livro Pattern Classification (Duda),
descrito na página 246 e listado abaixo:
Algorithm 10 (LMS)
1 begin initialize a; b; threshold θ; η(.); k = 0
2 do k (k + 1) mod n
3 a a + η(k)(b
k
- a
t
y
k
)y
k
4 until η(k)(b
k
¡ a
t
y
k
)y
k
< θ
5 return a
6 end
As amostras, bem como os índices e entradas do algorítmo seguem um padrão de
vetores de classes e características, de coluna x linha, ou seja, as classes são
definidas e concatenadas em colunas.
Cada linha deverá conter cada uma das características que se desejam avaliar.
O único parâmetro é o Arquivo de treinamento. Este deverá possuir n Colunas
descrevendo n Características, sendo a última coluna indicando a classe, e também
devera possuir n Linha indicando cada uma das amostras por linha.
O Problema possui 3 classes, cada uma com 4 características.
O Treinamento do LMS foi feito em pares com as 3 classes, pois o LMS trabalha
genericamente com duas classes para realizar a treinamento e classificação.
